哈希文件也稱為散列文件，是利用哈希存儲方式組織的文件，亦稱為直接存取文件。它類似於哈希表，即根據文件中關鍵字的特點，設計一個哈希函數和處理沖突的方法，將記錄哈希到存儲設備上。
在哈希文件中，是使用一個函數（算法）來完成一種將關鍵字映射到存儲器地址的映射，根據用戶給出的關鍵字，經函數計算得到目標地址，再進行目標的檢索。
轉自：http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml
B+樹索引和哈希索引的區別
一個經典的B+樹索引數據結構見下圖：
(圖片源自網絡)
B+樹是一個平衡的多叉樹，從根節點到每個葉子節點的高度差值不超過1，而且同層級的節點間有指針相互鏈接。
在B+樹上的常規檢索，從根節點到葉子節點的搜索效率基本相當，不會出現大幅波動，而且基於索引的順序掃描時，也可以利用雙向指針快速左右移動，效率非常高。因此，B+樹索引被廣泛應用於數據庫、文件系統等場景。
而哈希索引的示意圖則是這樣的：
(圖片源自網絡)
簡單地說，哈希索引就是采用一定的哈希算法，把鍵值換算成新的哈希值，檢索時不需要類似B+樹那樣從根節點到葉子節點逐級查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相應的位置，速度非常快。
從上面的圖來看，B+樹索引和哈希索引的明顯區別是：
- 如果是等值查詢，那么哈希索引明顯有絕對優勢，因為只需要經過一次算法即可找到相應的鍵值；當然了，這個前提是，鍵值都是唯一的。如果鍵值不是唯一的，就需要先找到該鍵所在位置，然后再根據鏈表往后掃描，直到找到相應的數據；
- 從示意圖中也能看到，如果是范圍查詢檢索，這時候哈希索引就毫無用武之地了，因為原先是有序的鍵值，經過哈希算法后，有可能變成不連續的了，就沒辦法再利用索引完成范圍查詢檢索；
- 同理，哈希索引也沒辦法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 這樣的部分模糊查詢（這種部分模糊查詢，其實本質上也是范圍查詢）；
- 哈希索引也不支持多列聯合索引的最左匹配規則；
- B+樹索引的關鍵字檢索效率比較平均，不像B樹那樣波動幅度大，在有大量重復鍵值情況下，哈希索引的效率也是極低的，因為存在所謂的哈希碰撞問題。
后記
通常，B+樹索引結構適用於絕大多數場景，像下面這種場景用哈希索引才更有優勢：
在HEAP表中，如果存儲的數據重復度很低（也就是說基數很大），對該列數據以等值查詢為主，沒有范圍查詢、沒有排序的時候，特別適合采用哈希索引
例如這種SQL：
SELECT … FROM t WHERE C1 = ?; — 僅等值查詢
在大多數場景下，都會有范圍查詢、排序、分組等查詢特征，用B+樹索引就可以了。